crewiop.blogg.se - Software data penduduk

Characterizing geographical preferences of international tourists and the local influential factors in China using geo-tagged photos on social media. Computers, Environment and Urban Systems, 71(March), 209–240. Mining location from social media: A systematic review. Access to emergency hospital care provided by the public sector in sub-Saharan Africa in 2015: a geocoded inventory and spatial analysis. The Street Network Evolution of Crowdsourced Maps: OpenStreetMap in Germany 2007–2011. Environment and Planning B: Planning and Design, 37(4), 682–703. How good is volunteered geographical information? A comparative study of OpenStreetMap and ordnance survey datasets. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 67, 321–342. From Twitter to detector: Real-time traffic incident detection using social media data. Mapping information wealth and poverty: the geography of gazetteers. Citizens as sensors: The world of volunteered geography. American Journal of Infection Control, 44(12), 1660–1671. Ebola virus disease and social media: A systematic review. In Proceedings of the Eighth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (pp. On the accuracy of hyper-local geotagging of social media content. In Proceedings of the 11th Workshop on Geographic Information Retrieval (p. Gazetteer matching for natural features in Switzerland.

Acheson, E., Villette, J., Volpi, M., & Purves, R.

Computers, Environment and Urban Systems, 64, 309–320. A quantitative analysis of global gazetteers: Patterns of coverage for common feature types.

Acheson, E., De Sabbata, S., & Purves, R.

Selanjutnya, pola densitas berdasarkan data GeoNames dan OSM dibandingkan dengan data kepadatan penduduk yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik. Berdasarkan hasil plotting, setiap area memiliki jumlah titik gasetir yang berbeda sehingga menghasilkan perbedaan densitas titik. Gasetir pada GeoNames dengan tipe ‘ Populated Places’ dan tipe data ‘ Building’ pada OSM diplot sebagai data dengan tipe titik. Berdasarkan hal tersebut, makalah ini bertujuan untuk mengilustrasikan pola kepadatan penduduk di Daerah Istimewa Yogyakarta menggunakan data OSM dan GeoNames.

Kemudahan dalam memperoleh data spasial tersebut memudahkan pengguna dalam mengaplikasikan berbagai analisis, salah satunya adalah analisis pola. Data yang diperoleh dari partisipasi pengguna tersebut dikenal dengan istilah Volunteer Geospatial Information (VGI).

Pengguna tidak dikenakan biaya serta tidak dibatasi oleh tempat dan waktu. Makna partisipatif disini adalah pengguna dapat memperoleh, menambahkan dan melakukan perbaikan terhadap data secara sukarela.

Open Street Map (OSM) dan GeoNames adalah sumber gasetir global yang diperoleh secara partisipatif.